Bibliographic record
Abstract
본 연구의 목적은 유아교사의 학교준비도 신념이 놀이 중심 접근에 기반한 대안적 수학교육을 실천하는 데 있어서 어떠한 역할을 하는지 고찰하기 위한 것이다. 이에 연구자는 2년 동안 지속된 교사 연수 프로그램에 참여한 미국 주립 유아교사를 대상으로 인터뷰, 참여관찰 필드노트, 연수 프로그램 교사 과제, 연수 프로그램 내 토론 전사 자료 등을 분석하여 사례연구를 하였다. 연구 결과, 사례교사는 이론과 실천 두 측면에서 환경결정론적 학교준비도 신념을 강하게 가지고 있는 것으로 나타났다. 또한 환경결정론적 학교준비도 신념은 사례교사가 자유놀이 시간을 운영하거나 놀이 중심 수학교육을 실천할 때 아동에게 응답적인(responsive) 방식 보다는 과업 지향적인 교육적 선택을 하도록 이끌었다. 이 연구 결과는 전세계적으로 학교준비도의 주요 담론이 환경결정론적 시각에 기반하였다는 점을 미루어 볼 때, 유아교육 정책 및 교사 교육에 중요한 시사점을 제시한다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".